8、机器学习方法在脑-机接口中EEG分析的应用

机器学习方法在脑-机接口中EEG分析的应用

1. 引言

脑-机接口（BCI）技术在过去几年中迅速发展，为辅助研究和理解神经科学、机器学习以及康复提供了重要工具。BCI可以解释为一个人类大脑与计算机之间直接通信的平台，绕过了传统的神经生理途径。BCI的主要目标是恢复严重瘫痪人群的交流能力。尤其在基于脑电图（EEG）的BCI用于言语交流的背景下，机器学习技术发挥了关键作用。本文将详细介绍几种分类和聚类技术在EEG信号分析中的应用，探讨这些技术如何帮助构建脑电图数据分析模型，以应对EEG信号的高度可变性，并推动BCI技术的进步。

2. EEG信号的特点与挑战

EEG是一种非侵入性接口，因其卓越的时间分辨率、易于处理、便携性和低成本设置而具有很高的潜力。EEG数据通常是通过多通道传感器在几秒钟内获取的，这导致了大量数据的产生。收集和维护大量数据是一个挑战，从这些数据中提取有用信息则更加困难。EEG信号的主要特点包括：

• 高时间分辨率 ：EEG能够在毫秒级的时间尺度上捕捉大脑活动。
• 多通道数据 ：多个电极记录的数据形成了庞大的数据集。
• 噪声干扰 ：EEG信号容易受到肌肉伪迹、眼睛闪烁等多种噪声源的影响。

为了有效分析EEG信号，必须采用先进的处理工具和算法来探索这些复杂的脑电图信号。接下来，我们将详细讨论几种常用的机器学习技术及其在EEG信号分析中的应用。

3. 机器学习技术概述

3.1 加权 k-最近邻（k-NN）